基于MRAS的永磁同步电机无位置传感器控制策略研究

针对机械式传感器的使用会增加调速系统成本、故障率等问题,基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制系统。推导了MRAS算法获取PMSM矢量调速系统转速与位置过程,给出了系统的自适应律选择,并证明了该系统满足Popov超稳定性条件,保证了系统渐进稳定。最后通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了仿真模型,仿真结果表明所设计的无位置传感器调速系统在负载突变以及转速动态变化等工况下具有良好的控制性能。     

基于ILC算法的PMSM模型参考自适应矢量控制

永磁同步电机(PMSM)在工业控制领域应用广泛,但由于PMSM转速转矩脉动大的缘故,仍很难应用于高精度运动控制领域。考虑到机械速度传感器的稳定性及系统成本问题,采用模型参考自适应系统(MRAS)控制估计电机转速,在PMSM矢量控制MRAS基础上,结合传统比例积分(PI)控制,在速度调节环上引入一种新颖的闭环PI型迭代学习控制(ILC)算法。通过ILC算法不断学习调节电机实际转速与给定转速的差值,达到对电机q轴给定电流的在线补偿,从而抑制电机运行时的周期性转速脉动,同时可提高转速跟踪精度。结果表明,引入ILC算法后,电机转速转矩脉动均得到了有效削弱,转速跟踪精度也得到了大大的提高。     

无速度传感器的永磁同步电机滑模控制

基于模型参考自适应系统(MRAS)方法,完成了永磁同步电机(PMSM)无传感器控制中的速度估计,节约了成本,并提高了驱动系统的可靠性。在此基础上应用滑模控制理论,采用积分滑模面及滑模等效控制,对PMSM驱动系统速度跟踪控制进行了研究,提高了系统的鲁棒性和快速性。建立了PMSM驱动无传感器矢量控制系统的仿真模型,设计了速度滑模控制器。仿真结果验证了该方法的有效性,系统具有较好的动、静态特性。     

一种新型滑模观测器的PMSM无传感器预测控制

为了提高永磁同步电机(PMSM)无位置传感器位置检测精度,提出了一种新型滑模观测器(SMO)的无位置传感器有限控制集模型预测控制(FCS-MPC)方法,用于表贴式PMSM驱动采用FCS-MPC策略解决传统矢量控制无法满足系统快速响应的问题,并能有效地避免比例积分(PI)控制器的整定困难。利用增强的正交锁相环(eQPLL)从SMO的估计反电动势获得PMSM的转子位置角和转速,并将估计出的转子位置角和转速反馈到模型预测控制(MPC)模块,实现无位置传感器控制,增强了控制器的鲁棒性实验结果表明所提控制方法在无位置传感器位置和转速检测精度的提高上是可行的。     

模糊MRAS方法在永磁同步电机无速度传感器控制系统中的应用

模型参考自适应系统(MRAS)由于结构简单,因而在无速度传感器永磁同步电机控制中被广泛采用,用来估算转子位置和转速,但是在周期性脉动负载工况时,MRAS中恒定单一的比例积分(PI)控制器不能很好地满足控制性能的要求。为了避免在不同转速和负载条件下复杂的PI参数调整,研究了基于模糊控制技术的永磁同步电机无速度传感器系统。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为其基本的控制策略,利用MRAS对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于模糊控制的MRAS。该系统中应用模糊控制器替代PI控制器,省去了需要调整PI参数的麻烦。通过仿真证明了该方法的有效性和可行性,仿真结果表明,基于模糊控制的MRAS能够很好地实现周期性脉动负载工况下电机转子位置和转速的估算,具有较好的鲁棒性。     

基于MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制

对于机械传感器的使用增加了系统的成本、故障率等问题,本文是基于模型参考自适应系统(MRAS)设计了永磁同步电机(PMSM)无传感器矢量控制系统。介绍了MRAS算法,推导出在该算法中PMSM转速与转角的计算公式,给出了矢量控制系统的自适应律选择,并验证了其满足Popov超稳定性条件。最后通过MATLAB/Simulink仿真软件搭建了仿真模型,仿真结果表明所设计的基于MRAS无传感器调速系统在负载突变以及转速动态变化等工况下,动态性能良好,具用较强的鲁棒性。     

电动助力自行车无位置传感器矢量控制

为满足无位置传感器电动助力自行车实际应用中的控制要求,提出一种结合反电动势过零检测和滑模观测器的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制方法。在低速阶段,采用反电动势过零检测估计电机转子位置;当电机转速达到额定转速的10%时,切换到基于滑模观测器的PMSM无位置传感器矢量控制。该滑模观测器引入Sigmoid函数及锁相环,提高了电机转子位置估计精度和动态性能。实验验证了其有效性和实用性。     

基于MRAS的永磁同步电机无传感器矢量控制研究

提出了一种基于模型参考自适应理论(MRAS)的速度与位置估算方法。以PMSM本身作为参考模型,以含有转速变量的定子电流方程作为可调模型,以Popov超稳定性理论为基础设计自适应律,当可调模型等效于参考模型时,输出的估计转速收敛于真实值,实现了无速度传感器的电机控制。利用MATLAB/Simulink搭建了仿真模型,仿真结果表明基于MRAS的无传感器控制对转速和转子位置角有很好的辨识效果。     

永磁同步电机全速度段无位置传感器控制策略研究

针对基于标准扩展卡尔曼滤波器(EKF)的永磁同步电机(PMSM)无位置传感器矢量控制技术只适用于中高速阶段而在低速阶段转子位置和转速估计困难,以及标准EKF算法在较强非线性系统中估计精度较低的缺陷,提出了一种复合式的PMSM无位置控制系统。低速段采用流频比(I/f)起动的方法,该方法不需要转子初始位置估计和电机参数估计,起动电流可控,适用于PMSM无位置传感器控制的起动。对电机中高速状态采用结合多新息法改进的EKF无位置估测控制,扩展利用之前两个时刻新息,增强非线性系统中的估计精度。最后通过仿真对该控制方案进行验证,验证结果证明了该方案使得系统抗干扰性更强,控制精度更高,更适用于PMSM全速范围控制的应用。     

各向异性永磁同步电机低速控制策略

针对各向异性永磁同步电机(PMSM)无传感器控制时使用高频信号导致的转矩脉动、噪声和振动问题,设计了一种新型的各向异性PMSM无速度传感器控制策略。新方案具有较宽的速度控制范围,尤其是可以适用于低转速,且无需注入任何信号。新控制器基于改进型的反电动势观测器实现,消除了电机在发电模式下运行时传统观测器可能出现的不稳定。利用各向异性PMSM驱动试验平台对新型控制策略进行了测试。实验结果表明,新控制器的电机驱动控制性能较好,并在低速时保持系统正常运行。     

内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识

在无速度传感器工作条件下,为了实现永磁同步电机转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。本文研究了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的辨识。该调速系统采用转子磁链定向的矢量控制作为基本的控制策略,利用模型参考自适应系统对转子位置和转速进行估算,提出了一种基于扩展卡尔曼滤波器的永磁同步电机永磁磁链辨识方法。本文基于上述研究,实现了无速度传感器控制条件下,内埋式永磁同步电机永磁磁链的在线辨识,采用上述方法能够很好地避免由于电机的低阶状态方程而引起的辨识问题。仿真和实验结果证明了该辨识方法的可行性与有效性,而且在模型参考自适应中采用辨识得到的磁链参数,能够大幅度降低转子位置的估算误差。     

基于MRAS和SVPWM的无速度传感器永磁同步电动机控制研究

将模型参考自适应状态观测器和空间矢量脉宽凋制技术应用于永磁同步电机无速度传感器矢量控制中。根据永磁同步电机的数学模型,设计了一个模型参考自适应状态观测器用于估算电机转子速度,建立其自适应规律,并采用Popov理论对其稳定性进行了分析。系统采用空间矢量脉宽调制技术以减小转矩脉动,仿真结果表明,模型参考自适应状态观测器能够在较广速度范围内追踪转子实际位置,实现对转子转速的观测,从而实现了永磁同步电机的无速度传感器磁场定向控制。     

基于转子位置自检测复合方法的永磁同步电机无传感器运行研究

基于对高频信号注入法和模型参考自适应法转子位置自检测原理和特性的讨论，提出了一种包含零速在内的全速度范围内均能实现转子位置/速度准确检测和控制的复合方法。分析了从旋转高频电压信号注入法过渡到模型参考自适应法的切换原则，给出了速度切换区内转子位置、速度和加权系数的估算方法，并对1台内插式永磁同步电机2种方法的切换过程进行了实验研究，成功地实现了无传感器矢量控制的起动与运行。实验研究表明，这种转子空间位置复合检测方法既能在低速时准确地观测出转子的空间位置和速度，也能保证高速运行时较快的动态响应，适合于全速范围内电机的无传感器运行。     

具有参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

转子磁极位置估计的准确性决定永磁同步电机无位置传感器控制系统的性能,为了实现转子位置和转速的精确控制,需要对电机参数进行在线辨识。根据实际冰箱制冷系统需求,采用模型参考自适应系统构建无位置传感器矢量控制方案,在仿真研究电机参数变化对位置估算影响的基础上,提出了一种具有参数辨识的内埋式永磁同步电机无位置传感器控制方案。利用电机的电流模型,运用扩展卡尔曼滤波器对转子磁链和交轴电感同时进行在线辨识,并将辨识出的参数用于更新无位置传感器矢量控制算法中的电机模型。仿真和实验结果表明,参数辨识算法可以有效地辨识出实际的转子磁链和交轴电感,具有参数辨识的无位置传感器矢量控制方案可行有效,在压缩机厂商提供的电机参数存在一定误差的情况下可以保证冰箱制冷系统的性能。     

永磁同步电机的变结构MRAS转速辨识

为改善永磁同步电机无速度传感器控制系统对参数变化和负载扰动的鲁棒性,将滑模变结构控制引入到模型参考自适应系统中,提出一种基于变结构模型参考自适应系统的永磁同步电机转速辨识方法。理论分析和仿真结果表明,该方法具有良好的动静态性能,比传统模型参考自适应系统具有更高的估计精度,对参数变化和负载扰动有更强的鲁棒性,且算法简单,易于实现。     

电动汽车用永磁同步电机模型预测MRAS无速度传感器控制

针对电动汽车机械式传感器在复杂工作环境下易失效的问题,将基于模型参考自适应(MRAS)的无速度传感器技术应用于电动汽车中。针对传统MRAS无速度传感器控制存在的转子位置估计相位延迟较大、转速估计误差较大等问题,将模型预测控制算法应用到MRAS中。参考模型选用永磁同步电机(PMSM)电流磁链方程,可调模型选取电压磁链方程,代价函数是磁链的差值,待估计参数选择转子位置。与传统MRAS无速度传感器控制算法相比,转速、转子位置估计结果更加精确,估计误差较小,动态性能和稳态性能优良。通过仿真和试验验证了算法的可行性和有效性。     

基于滑模模型参考自适应系统观测器的永磁同步电机预测控制

针对一种三电平驱动的永磁同步电机控制系统,设计了一种无速度传感器有限集预测控制策略。首先,针对三电平逆变器驱动电路,采用有限集预测控制策略将其开关控制矢量看成一个有限集,在此有限集中搜索使目标函数最优的开关矢量,目标函数选择为输出误差电流,保证了电机定子电流波形的质量。其次,基于滑模模型参考自适应系统(MRAS)方法,利用电机本体的参考模型与电流模型的输出误差构造滑模面,设计了电机速度观测器,以改善位置和速度估计精度并提高系统的鲁棒性,并分析证明其稳定性。实验结果表明预测控制器较传统PID控制器能够提高定子电流波形质量,同时观测器能够较精确地估计永磁同步电机转子位置和速度,具有较好的鲁棒性。实现了对永磁同步电机的无传感器预测控制。     

基于参数辨识的永磁同步电机无位置传感器控制

针对电机运行过程中参数变化会影响永磁同步电机(PMSM)无位置传感器控制性能的问题,将递推的最小二乘法(RLS)用于PMSM参数的在线辨识,在最大转矩电流比控制策略下,使用基于BP神经网络改进的模型参考自适应系统构建无位置传感器控制方案,提出了基于在线参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案。运用递推的RLS对PMSM的交轴电感和转子磁链进行在线辨识,并将参数辨识结果应用于电机无位置传感器算法中。仿真和试验证明了基于递推的RLS参数辨识算法可以对PMSM的转子磁链和交轴电感值进行准确辨识,基于参数辨识的PMSM无位置传感器控制方案性能更好。